Data Scientist Data Mining und Analyse (m/w/d)
Karlsruhe
Remote possible
Apply immediately without a cover letter via the platform – one profile for all applications.
Karlsruhe
Remote possible
Berlin +3
Home office possible
40 h per week
Hannover
Home office possible
40 h per week
Hamburg +3
Home office possible
40 h per week
Ettlingen
Home office possible
35–40 h per week
Ettlingen +2
Home office possible
40 h per week
Eschborn
Home office possible
40 h per week
Karlsruhe
Home office possible
30–40 h per week
Ettlingen
Home office possible
35–40 h per week
35.000 € per year
Aachen
Home office possible
40 h per week
Halstenbek +1
Home office possible
40 h per week
Frankfurt am Main
Remote possible
40 h per week
Unterschleißheim +2
Remote possible
35–40 h per week
Köln
Home office possible
40 h per week
Short information about
Homeoffice Data Scientist Jobsjobs
companies searching
average rating on kununu
1 - 14 from 50 Jobs.
Und so schaffen wir das:
Bewirb dich sofort ohne Anschreiben über die Plattform – ein Profil für alle Bewerbungen.
Die Zeit ist vorbei, in der du deine Bewerbungsunterlagen jedes Mal neu hochladen musstest. Bei Workwise legst du einmalig ein Profil an und bewirbst dich mit wenigen Klicks auf Tausende von Jobs. Und das Beste: Dein Workwise-Profil kannst du bei all unseren Partnern nutzen.
Wir stehen mit den Unternehmen persönlich in Kontakt, weshalb wir dir eine Rückmeldung garantieren können. Du kannst den Status deiner Bewerbung jederzeit in deinem Profil nachverfolgen. Bei Rückfragen steht dir deine persönliche Ansprechperson aus dem Candidate Management zur Seite.
Ein Data Scientist ist für die Analyse großer Datenmengen verantwortlich, um daraus Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Er entwickelt und implementiert komplexe Algorithmen und Modelle, um Daten zu interpretieren und Vorhersagen zu treffen.
Ein Data Scientist benötigt fundierte Kenntnisse in Statistik, Mathematik, Informatik und Programmierung. Zudem sind Erfahrung mit Datenbanken, Machine Learning, Data Mining und Data Visualization wichtig. Soft Skills wie Problemlösungsfähigkeiten, Kreativität und Kommunikationsfähigkeit sind ebenfalls von Vorteil.
Um Data Scientist zu werden, ist in der Regel ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Fach erforderlich. Praktische Erfahrung durch Praktika oder Projekte ist ebenfalls wichtig. Weiterbildungen und Zertifizierungen im Bereich Data Science können die Karrierechancen verbessern.
Als Data Scientist kann man sich durch Weiterbildungen und Spezialisierungen in bestimmten Bereichen wie Machine Learning, Big Data oder Data Engineering weiterentwickeln. Mit zunehmender Erfahrung und Expertise steigen auch die Karrieremöglichkeiten, z.B. zum Data Science Manager oder Chief Data Officer.
Die Nachfrage nach Data Scientists ist in den letzten Jahren stark gestiegen und wird auch in Zukunft weiter zunehmen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen erkennen den Wert von Datenanalysen und suchen verstärkt nach qualifizierten Data Scientists, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Data Scientists können in nahezu allen Branchen und Bereichen tätig sein, in denen große Datenmengen anfallen. Typische Einsatzgebiete sind z.B. E-Commerce, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Marketing, Telekommunikation oder Forschung und Entwicklung. Data Scientists arbeiten sowohl in Unternehmen als auch in Forschungseinrichtungen oder Beratungsunternehmen.
This text was created automatically